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Actualizado el 2 de marzo de 2022, por Luis Benites.
¿Qué son los puntos finales binarios?
Los extremos binarios tienen dos opciones.
Un punto final binario es una conclusión con dos opciones claras. Por ejemplo, si un ensayo clínico está tratando de averiguar si un medicamento cura una enfermedad, los criterios de valoración podrían ser:
- “Cura” y “no cura”,
- “Remisión” o “Sin remisión”,
- “Alivio de los síntomas” o “sin alivio de los síntomas”.
Los puntos finales también se pueden expresar como una simple opción de sí/no:
- Evento cardíaco mayor: “Sí” o “No”,
- Recurrencia de la enfermedad: “Sí” o “No”.
También se pueden crear a partir de variables continuas dividiendo las variables en dos. Por ejemplo, un ensayo que investiga un medicamento para bajar de peso podría dividir la pérdida de peso en «Menos de 20 libras» y «20 libras o más».
Las opciones binarias se utilizan porque son fáciles de entender, pero pueden dar como resultado tamaños de muestra más grandes. También tienden a ser más relevantes clínicamente; los pacientes y los médicos quieren saber si un medicamento cura o no cura. Por lo general, se codifican como 0 para No y 1 para Sí .
Puntos finales binarios múltiples
A veces, una prueba tendrá varios criterios de valoración binarios (a veces denominados criterios de valoración compuestos de eventos binarios). En lugar de un posible evento Sí/No, hay varios. Por ejemplo, un investigador podría estar investigando opciones de atención preventiva en el centro de la ciudad. Los puntos finales pueden incluir:
- Mamografía: Sí / No,
- Prueba de Papanicolaou: Sí / No,
- Análisis de sangre de rutina: Sí / No.
Los estudios a menudo tienen múltiples criterios de valoración para capturar mejor el proceso que se está estudiando, en comparación con un solo resultado.
Los resultados compuestos generalmente aumentan el poder estadístico , lo que básicamente significa que el resultado del estudio tendrá más peso. Cuanto mayor sea el poder, más se puede confiar en los resultados de un estudio. Sin embargo, esto no significa que el poder de un estudio pueda incrementarse simplemente agregando más resultados binarios; los resultados con un pequeño número de puntos de datos o un riesgo relativo muy pequeño reducirán el poder.
Referencias
:
Evans y Ting. Conceptos fundamentales para nuevos investigadores clínicos.
Lee et. Alabama. (2009). Análisis de ensayos aleatorizados grupales con múltiples EB y pequeño número de grupos . Más uno.
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